用于深入了解数据的一些独特的数据可视化技术 可视化是一种方便的观察数据的方式，可以一目了然地了解数据块。我们经常使用柱状图、直方图、饼图、箱图、热图、散点图、线状图等。...我已经展示了用于查找 sepal_width 和 sepal_length 列的密度的图。 如果仔细观察图表，我们会发现总面积被分成了无数个六边形。每个六边形覆盖特定区域。我们注意到六边形有颜色变化。...其他库，如 matplotlib、seaborn、bokeh（交互式绘图）也可用于绘制它。 3、等高线密度图（Contour ） 二维等高线密度图是可视化特定区域内数据点密度的另一种方法。...这是为了找到两个数值变量的密度。例如，下面的图显示了在每个阴影区域有多少数据点。...6、箱线图的改进版(Boxen plot) Boxenplot 是 seaborn 库引入的一种新型箱线图。对于箱线图，框是在四分位数上创建的。但在 Boxenplot 中，数据被分成更多的分位数。
它建立在matplotlib之上，并与panda数据结构紧密集成 以下是seaborn提供的一些功能: 一个面向数据集的API，用于检查多个变量之间的关系 专门支持使用分类变量来显示观察结果或汇总统计数据...sns.set() 这将使用matplotlib rcParam系统，并将影响所有matplotlib图的外观，即使您没有使用seaborn创建它们。...请注意，我们只提供了数据集中变量的名称以及希望它们在图中扮演的角色。与直接使用matplotlib不同，不需要将变量转换为可视化的参数(例如，为每个类别使用的特定颜色或标记)。...专业分类图 标准散点图和线状图显示数值变量之间的关系，但许多数据分析涉及分类变量。在seaborn中有几种专门的绘图类型，它们经过了优化，用于可视化这类数据。可以通过catplot()访问它们。...可视化数据集结构 在seaborn中还有另外两种图形级别的函数，可用于对多个图块进行可视化。它们都是面向数据集结构的。
Seaborn 在 Matplotlib 的基础上进行了更加高级的封装，用户能够使用极少的代码绘制出拥有丰富统计信息的科研论文配图。...Seaborn 中的关系型图绘制函数如下所示： 数据分布型图 在对数据进行分析或建模之前，我们需要先了解数据的分布情况，以及数据的覆盖范围、中心趋势、异常值等基本情况。...Seaborn 中的数据分布型图绘制函数： 分类数据型图 在面对数据组中具有离散型变量（分类变量）的情况时，我们可使用以 X 轴或 Y 轴作为分类轴的绘图函数来绘制分类数据型图。...在面对按数据子集绘图、分行或分列显示子图和不同类型图组合等绘图要求时，多子图网格绘制功能不但可以一次性可视化展示数据集中各变量的变化情况，而且可以减少绘制复杂图的时间。...在 PairGrid () 函数中，每个行和列都会被分配一个不同的变量，这就导致绘制结果为显示数据集中成对变量间关系的图。这种图也被称为“散点图矩阵”。
通过对区域客流数据的时空分析，可以了解不同区域和时间段的客流变化情况。Python在这方面提供了丰富的工具和库，例如，利用Python的folium库，可以方便地绘制区域客流时空动态图。...在上海地铁预测可视化[2]中，通过对上海地铁各个站点的客流量进行预测和可视化，研究人员绘制了区域客流时空动态图，展示了不同时间段的地铁客流分布情况。...我们使用Matplotlib来绘制每个站点的小时交通趋势图。(source[8]) Seaborn：基于Matplotlib构建，Seaborn简化了复杂图表的创建过程，特别适合统计分析。...以下是一些常见的交通数据可视化案例： 时间序列分析 时间序列分析是交通数据分析中的重要方法。通过绘制时间序列图，我们可以观察交通流量在不同时间段的变化趋势。...；在智慧交通指标分析中，利用seaborn库绘制的公交客流热力图和区域客流时空动态图，为公交线路和班次安排优化提供了重要依据。
不同的颜色代表不同的值，通过矩阵的索引将需要被对比的两项或两个特征关联在一起。热力图非常适合于展示多个特征变量之间的关系，因为你可以直接通过颜色知道该位置上的矩阵元素的大小。...与「matplotlib」相比，「seaborn」可以被用于绘制更加高级的图形，它通常需要更多的组件，例如多种颜色、图形或变量。...正如你现在所知道的，二维密度图对于迅速找出我们的数据在两个变量的情况下最集中的区域非常有用，而不是像一维密度图那样只有一个变量。...换而言之，你可以绘制并查看多个与某个变量或类别相关的变量的值。在蜘蛛网图中，一个变量相对于另一个变量的显著性是清晰而明显的，因为在特定的方向上，覆盖的面积和距离中心的长度变得更大。...如果你想看看利用这些变量描述的几个不同类别的对象有何不同，可以将它们并排绘制。在下面的图表中，我们很容易比较复仇者联盟的不同属性，并看到他们各自的优势所在！
盒形图 盒形图又称箱图，主要用来显示与类别相关的数据分布。...orient:方向：v或者h 作用：设置图的绘制方向(垂直或水平)， 如何选择：一般是根据输入变量的数据类型(dtype)推断出来。...color:matplotlib 颜色 palette:调色板名称，list类别或者字典 作用：用于对数据不同分类进行颜色区别 saturation 饱和度：float dodge:bool 作用...color，gray 作用：设置每个点的周围线条颜色 linewidth:float 作用：设置构图元素的线宽度 案例教程 import seaborn as sns import matplotlib.pyplot...# 设置样式风格 sns.set(style="whitegrid") # 构建数据 iris = sns.load_dataset("iris") """ 案例6： 为DataFrame中的每一个变量绘制一个方框图
热力图 热力图（Heat Map）是数据的一种矩阵表示方法，其中每个矩阵元素的值通过一种颜色表示。不同的颜色代表不同的值，通过矩阵的索引将需要被对比的两项或两个特征关联在一起。...与「matplotlib」相比，「seaborn」可以被用于绘制更加高级的图形，它通常需要更多的组件，例如多种颜色、图形或变量。...正如你现在所知道的，二维密度图对于迅速找出我们的数据在两个变量的情况下最集中的区域非常有用，而不是像一维密度图那样只有一个变量。...换而言之，你可以绘制并查看多个与某个变量或类别相关的变量的值。在蜘蛛网图中，一个变量相对于另一个变量的显著性是清晰而明显的，因为在特定的方向上，覆盖的面积和距离中心的长度变得更大。...如果你想看看利用这些变量描述的几个不同类别的对象有何不同，可以将它们并排绘制。在下面的图表中，我们很容易比较复仇者联盟的不同属性，并看到他们各自的优势所在！
通过对区域客流数据的时空分析，可以了解不同区域和时间段的客流变化情况。Python在这方面提供了丰富的工具和库，例如，利用Python的folium库，可以方便地绘制区域客流时空动态图。...在上海地铁预测可视化中，通过对上海地铁各个站点的客流量进行预测和可视化，研究人员绘制了区域客流时空动态图，展示了不同时间段的地铁客流分布情况。...(source)Seaborn：基于Matplotlib构建，Seaborn简化了复杂图表的创建过程，特别适合统计分析。我们使用Seaborn来绘制站点之间的交通模式对比图。...以下是一些常见的交通数据可视化案例：时间序列分析时间序列分析是交通数据分析中的重要方法。通过绘制时间序列图，我们可以观察交通流量在不同时间段的变化趋势。...；在智慧交通指标分析中，利用seaborn库绘制的公交客流热力图和区域客流时空动态图，为公交线路和班次安排优化提供了重要依据。
它们的官网分别如下： seaborn matplotlib 至于seaborn可以画哪些图，在seaborn的官网上有一个gallery，专门展示它的图表示例。...col/row 分列/分行画图 这个参数跟hue一样，都是设置分组画图的，不同之处是hue的分组仍然在同一张图中，col参数会将每个分组画在一行的多个列中，row参数会将每个分组画在一列的多个行中。...ax 指定画图区域 ax是axe的简称，这个要涉及到matplotlib的绘图区域的概念，在matplotlib中，首先是有一张纸（figure），然后将纸分成一块一块区域（axes），图就是画在区域上的...前面说过，matplotlib画图的机制是先确定一张纸(figure)，再确定绘图区域(axe)，上面的代码确定了一张长为8，宽为4的纸张，没有显式指明画图区域，则画图区域就是整张纸，所以画出来的图就是长为...8，宽为4的图像，注意，这里没有指定图要画在哪张纸上，这是因为matplotlib生成一张纸之后，也就指定了当前绘图将绘在这张纸上，会覆盖之前的figure 用plt.subplot(nrows,ncols
如果你喜欢matplotlib默认或喜欢不同的主题，你可以跳过这一步，仍然使用seaborn绘图功能。 我们加载一个示例数据集。...请注意我们如何仅提供数据集中变量的名称以及我们希望它们在绘图中扮演的角色。与直接使用matplotlib时不同，没有必要将变量转换为可视化的参数（例如，用于每个类别的特定颜色或标记）。...第一种方法是使用其中一个备用seaborn主题来为您的情节提供不同的外观。设置不同的主题或调色板将使其对所有绘图生效： ?..._images / introduction_35_0.png 因为图级功能面向高效探索，使用它们来管理需要精确调整大小和组织的图形可能比在matplotlib中直接设置图形并使用相应的轴级seaborn...我们上面使用的“fmri”数据集说明了整齐的时间序列数据集如何在不同的行中包含每个时间点： 学科 时间点 事件 区域 信号 0 S13 18 STIM 顶叶 -0.017552 1 S5 14 STIM
并且它可以用于任何函数内部的palette参数设置（在某些情况下当需要多种颜色时也可以传入到color参数） color_palette()允许任意的seaborn调色板或matplotlib的颜色映射...它们是以在调色板中的主导颜色(或颜色)命名的。 ? 牢记，你可能想使用choose_colorbrewer_palette()函数取绘制各种不同的选项。...如果你想返回一个变量当做颜色映射传入seaborn或matplotlib的函数中，可以设置as_cmap参数为True。...通过seaborn的cubehelix_palette()函数返回的调色板与matplotlib默认值稍有所不同，它不会在色轮周围旋转或覆盖更广的强度范围。...用于可能无论大的低的值和大的高的值都非常重要的数据。数据中通常有一个定义良好的中点。例如，如果你正在绘制温度变化从基线值，最好使用不同色图显示相对降低和相对增加面积的地区。
swarmplot()可以自己实现对数据分类的展现，也可以作为盒形图或小提琴图的一种补充，用来显示所有结果以及基本分布情况。...， hue常用来指定第二次分类的数据类别(用颜色区分) data: DataFrame,数组或数组列表 order,hue_order:字符串列表 作用：显式指定分类顺序，eg. order=[字段变量名...， 否则，每个级别的点将相互叠加 orient:方向：v或者h 作用：设置图的绘制方向(垂直或水平), 如何选择：一般是根据输入变量的数据类型(dtype)推断出来。...color:matplotlib 颜色 palette:调色板名称，list类别或者字典 作用：用于对数据不同分类进行颜色区别 size:float 作用：设置标记大小(标记直径，以磅为单位) edgecolor...:matplotlib color，gray 作用：设置每个点的周围线条颜色 linewidth:float 作用：设置构图元素的线宽度 案例教程 import seaborn as sns import
基于详细的数据分析，我们可以决定如何最好地利用手头的数据，帮助我们做出明智的决定。 如果你是数据科学或机器学习初学者，你肯定已经尝试过 Matplotlib 和 Seaborn 来进行数据可视化。...import altair as alt 我们将使用来自 seaborn 数据集库的“mpg”或“miles per gallon”数据集来生成这些不同的图。...我们可以通过调整 bin 大小在 Seaborn 中获得相同的图。...高级绘图 此外，还有其他高级绘图，如棒棒糖或破折号和点图、热图、树状图，可以使用这两个库进行绘制（Seaborn 可能为此需要一些额外的包），但在此比较中这些已被排除在外以保持它简单的。...如果你需要快速绘制简单的图作为数据分析的一部分，那么请选择 Seaborn。此外，如果你的项目需要饼图，那么 matplotlib 或 Seaborn 是你的首选。
分类散点图 stripplot()可以自己实现对数据分类的展现，也可以作为盒形图或小提琴图的一种补充，用来显示所有结果以及基本分布情况。...， 否则，每个级别的点将相互叠加 orient:方向：v或者h 作用：设置图的绘制方向(垂直或水平), 如何选择：一般是根据输入变量的数据类型(dtype)推断出来。...:matplotlib color，gray 作用：设置每个点的周围线条颜色 linewidth:float 作用：设置构图元素的线宽度 案例教程 import seaborn as sns import...= sns.load_dataset("tips") """ 案例11： 根据数据情况绘制箱图和分类散点图 在箱图上绘制分类散点图 """ sns.boxplot(x="tip", y="day",...("tips") """ 案例10： 根据数据情况绘制小提琴图和分类散点图 在小提琴图上绘制分类散点图 """ sns.violinplot(x="day", y="total_bill", data=
小提琴形图(violin plot)的作用与盒形图(box plot)和whidker plot的作用类似，它显示了一个或多个分类变量的几个级别的定量数据的分布，我们可以通过观察来比较这些分布。...与盒形图不同，因为盒形图的所有绘图组件都对应于实际数据点,小提琴形图具有底层分布的核密度估计。...设置为0可将小提琴范围限制在观测数据范围内 （即，与ggplot中的trim=true具有相同的效果）。 scale：{“area”，“count”，“width”} 用于缩放每个小提琴宽度。...如果是区域，每个小提琴都会有相同的区域。 如果计数，小提琴的宽度将按照该箱中的观察次数进行缩放。...orient: v | h 图的显示方向(垂直或水平,即横向或纵向)， 这通常可以从输入变量的dtype推断得到 linewidth：float 构图元素的灰线宽度。
（http://seaborn.pydata.org/tutorial.html） 一个引人入胜的图表非常重要，赏心悦目的图形不但能让数据探索中一些重要的细节更容易被挖掘，也能更有利于在与观众交流分析结果的过程中吸引观众的注意力并使观众们更容易记住结论...定义一个含偏移的正弦图像，来比较传统的matplotlib和seaborn的不同： ? 使用matplotlib默认设置的图形效果： ?...seaborn默认的灰色网格底色灵感来源于matplotlib却更加柔和。大多数情况下，图应优于表。...用despine()进行边框控制 white和ticks参数的样式，都可以删除上方和右方坐标轴上不需要的边框，这在matplotlib中是无法通过参数实现的，却可以在seaborn中通过despine(...一些图的边框可以通过数据移位，当然调用despine()也能做同样的事。当边框没有覆盖整个数据轴的范围的时候，trim参数会限制留存的边框范围。 ?
但是，数据可视化类型图繁多，在实际工作中，要选择最适合当前业务或数据的类型通常很棘手。...code Seaborn 没有创建饼图的默认函数，但 matplotlib 中的以下语法可用于创建饼图并添加 seaborn 调色板： import matplotlib.pyplot as plt...code 在 seaborn 中，matplotlib 中 pie 方法的爆炸属性可以用作： import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns...可以将 shadow 属性设置为 True 以在 seaborn / matplotlib 中执行此操作。...矩形条的高度高低交替。 面积图 它由线和轴之间的区域表示。面积与其代表的数量成正比。 这些是面积图的类型： 简单面积图 I在此图表中，彩色段彼此重叠。它们被放置在彼此之上。
matplotlib.pyplot as plt 在Jupyter中运行%matplotlib notebook（或在IPython中运行%matplotlib），就可以创建一个简单的图形。...图9-7 不同drawstyle选项的线型图 你可能注意到运行上面代码时有输出。matplotlib会返回引用了新添加的子组件的对象。...下一节，我们会看到，seaborn包有若干内置的绘图主题或类型，它们使用了matplotlib的内部配置。...你可以用seaborn.set在不同的图形外观之间切换： In [90]: sns.set(style="whitegrid") 直方图和密度图 直方图（histogram）是一种可以对值频率进行离散化显示的柱状图...图9-24 seaborn的回归/散布图 在探索式数据分析工作中，同时观察一组变量的散布图是很有意义的，这也被称为散布图矩阵（scatter plot matrix）。
本篇文章介绍一个以matplotlib为底层，更容易定制化作图的库Seaborn Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易，在大多数情况下使用seaborn...seaborn as sns #要注意的是一旦导入了seaborn，matplotlib的默认作图风格就会被覆盖成seaborn的格式 %matplotlib inline # 为了在jupyter...那么Pandas与Seaborn之间有什么区别呢？ 其实两者都是使用了matplotlib来作图，但是有非常不同的设计差异 1....在只需要简单地作图时直接用Pandas，但要想做出更加吸引人，更丰富的图就可以使用Seaborn 2....var2）以直方图展示，不同的变量则以散点图展示（var1 vs var2 和var2 vs var1） 要注意的是数据中不能有NaN（缺失的数据），否则会报错 sns.pairplot(births
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